AWS・Azure・Cudoなどが提供するクラウドGPUが1時間あたり何ドルで利用できてどういう構成なのかの一覧表

ニューラルネットワークのトレーニングや実行にはGPUが使われることが多く、クラウドサービスのGPUの需要はAIの普及に伴い高まりつつあります。そんなクラウドGPUの構成や価格を、AI関連のニュース＆コミュニティサイト・The Full Stackが公開しました。

Cloud GPUs - The Full Stack
https://fullstackdeeplearning.com/cloud-gpus/

表はクラウドサーバーとサーバーレスの2種類に分かれています。ピックアップされたサービスはAmazon Web Service(AWS)やMicrosoft Azure、Cudo Compute、Google Cloud Platform(GCP)、AWS Lambdaなど。Hugging Faceなど一部サービスの記載はありません。

クラウドサーバーの表がこんな感じ。最左列にサービス名、その右にGPUタイプ、その右にアーキテクチャといった感じに記載されています。料金はすべてドル/時間の表記。

例えばAWSのp4d.24xlargeであれば、アーキテクチャはNVIDIAのAmpere、GPUの種類はA100(40GB)、個数は8個、RAMは320GiB、vCPUは96、RAMは1152GiB、オンデマンド料金が1時間当たり32.77ドル(約4578.87円)、GPU毎料金が1時間当たり4.10ドル(約572.81円)、スポットインスタンスの料金が1時間当たり9.83ドル(約1373.34円)です。

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クラウドサーバーの次にある表がサーバーレス。ここでは、「サーバー管理不要、柔軟なスケーリング、高可用性、アイドル容量なし」という条件をもってサーバーレスと定義されています。

次に表示されるのは、GPUを選ぶときに役立つフローチャート。「組織？」「大規模言語モデル(LLM)をトレーニングしたい？」などの質問に答えていくと、適切なGPUがわかるというものになっています。この図によると、13B以上のLLMでトレーニングしたい場合はAzureまたはAWSの利用がオススメとのこと。

GPUモデルごとのデータシートへのリンクも掲載されていました。

その次に記載されているのは、一般的な深層学習タスクにおけるGPUの基本的なベンチマーク。

最後にはLambda Labsが公開したPyTorchのベンチマーク結果が掲載されています。